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Enregistrement W4414701618 · doi:10.3390/w17192867

Integrated Coagulation–Disinfection Using Aluminium Polychloride and Sodium Hypochlorite for Secondary Wastewater Treatment: Operational Advantages and DBP Mitigation

2025· article· en· W4414701618 sur OpenAlexaff
Naghmeh Fallah, Katherine Y. Bell, Ted Mao, Ron Hofmann, Gabriela Ellen Barreto Bossoni, Domenico Santoro, Giuseppe Mele

Notice bibliographique

RevueWater · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloacetic acidsWastewaterChlorineSodium hypochloriteHypochloriteSewage treatmentWater treatmentSecondary treatmentAluminium chloride

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the potential for improved and more sustainable wastewater treatment by integrating coagulation and disinfection using polyaluminum chloride (PACl) and sodium hypochlorite (NaClO) for secondary effluent. The impacts of this integrated approach on phosphorus removal, microbial inactivation, and disinfection by-product (DBP) formation were evaluated through bench- and pilot-scale experiments under both sequential and simultaneous dosing. The results show that simultaneous dosing of PACl and NaClO achieved high phosphorus removal (>90% at 6–9 mg/L PACl), while microbial inactivation targets were met with moderate chlorine doses (3–6 mg/L). Pilot-scale tests further revealed that PACl enhanced microbial inactivation under high-intensity mixing. Importantly, the integrated process reduced DBP formation substantially, with trihalomethanes (THMs) and haloacetic acids (HAAs) lowered by up to ~50% compared to sequential treatment. By minimizing the need for separate treatment units, shortening hydraulic retention time, and lowering overall chemical consumption, this integrated coagulation–disinfection strategy provides a compact, cost-effective, and sustainable alternative to conventional wastewater treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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